En étant loin d'être expert, le stockage d'hydrogène est à peu près maitrisé maintenant, non? Je suis d'accord que les fuites sont graves mais ca ne semble pas poser de problème pour le stockage et le transport. Les bombonnes ne me semblent pas vraiment plus volumineuses que celles qu'on peut voir dans les hopitaux, par exemple pour l'oxygène ou l'azote.
Après, encore une fois, mes connaissances dans ce domaine sont limitées.

J'ai été au contact d'un certain nombre de prototypes de pile à hydrogènes pour remplacer des groupes diesel mobiles. Ca fonctionne bien mais ca rend la zone d'exploitation ATEX, donc nécessite beaucoup plus de place qu'un groupe électrogène classique, ou de son équivalent à batteries au lithium. Et le combustible est très cher, donc pour l'instant c'est assez marketing.

Le souci est bien la prod d'hydrogène qui est aujourd'hui majoritairement basée sur du steam reforming, donc des énergies fossiles. Les hydroliseurs sont très chers. Même en tablant sur une chute de prix drastique dans les années à venir, j'ai du mal à voir la rentabilité économique d'une installation si elle ne fonctionne à plein régime que lors des pics ENR.

Le marché de l'électricité européen est en train d'ếtre réformé pour réduire la volatilité. RTE vient d'annoncer un plan d'investissement de plusieurs milliards pour augmenter la capa de transport (reconductoring et modernisation des infras existantes, mais aussi nouvelles lignes). Les pics de prix négatifs à -150 euros/MWh vont donc probablement se résorber et remettre encore plus en question la rentabilité de ces installations de production d'hydrogène.

Pour raccrocher le sujet, peut-être que l'IA peut nous sortir les plans d'un hydroliseur peu cher et à bon rendement ? J'allais demander à ChatGPT/Claude/whatever mais je suis assez sûr de la réponse.

Et en plus, les exportations sont modulables. On exporte quand on a un excès de production, on arrête d'exporter quand on n'a plus de surplus. Tandis que les datacenters continuent à tourner 24h/24, sur notre territoire. En nous obligeant éventuellement à importer, à condition que les voisins aient des excédents (en ce moment, c'est plutôt le contraire, surtout la nuit).

...
Si on regarde les statistiques de la production électrique à cet instant, on peut s'apercevoir que 5 GW, ça représenterait 10% de notre production nucléaire. Tout ça pour faire tourner des I.A. génératives, des usines à ordures numériques automatisées.

Et en plus, les exportations sont modulables. On exporte quand on a un excès de production, on arrête d'exporter quand on n'a plus de surplus. Tandis que les datacenters continuent à tourner 24h/24, sur notre territoire. En nous obligeant éventuellement à importer, à condition que les voisins aient des excédents (en ce moment, c'est plutôt le contraire, surtout la nuit).

Mais personne n'a à décider si l'on doit utiliser ou pas les datacenter, à part les intéressés, ceux qui les utilisent.
Pourquoi les datacenter tourneraient-ils si personne n'en avait besoin ? Qui paierait leur énergie, après avoir payé le matos ? Plus personne.

Donc utiliser leurs kwh à autre chose, c'est très simple : il suffit de convaincre ceux qui les utilisent de ne plus le faire.
Mais évidemment, là, ça va être un peu moins facile que de déclarer dans son coin et sans nuance que ce serait des "usines à ordures numériques", il va falloir composer avec les autres, ceux qui pensent différemment.

Mais personne n'a à décider si l'on doit utiliser ou pas les datacenter, à part les intéressés, ceux qui les utilisent.
Pourquoi les datacenter tourneraient-ils si personne n'en avait besoin ? Qui paierait leur énergie, après avoir payé le matos ? Plus personne.

Pour entrainer les AIs par exemple ? Cet entrainement est extrêmement consommateur en énergie. J'avais lu que l'entrainement représentait 2/3 de l'énergie consommée, et répondre aux requêtes  seulement 1/3. Et l'entrainement ne se fait pas qu'en journée...

Voir par exemple cet article de The Verge :

How much electricity does AI consume?

It’s not easy to calculate the watts and joules that go into a single Balenciaga pope. But we’re not completely in the dark about the true energy cost of AI.

by James Vincent - Feb 16, 2024, 3:00 PM GMT+1

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One important factor we can identify is the difference between training a model for the first time and deploying it to users. Training, in particular, is extremely energy intensive, consuming much more electricity than traditional data center activities. Training a large language model like GPT-3, for example, is estimated to use just under 1,300 megawatt hours (MWh) of electricity; about as much power as consumed annually by 130 US homes. To put that in context, streaming an hour of Netflix requires around 0.8 kWh (0.0008 MWh) of electricity. That means you’d have to watch 1,625,000 hours to consume the same amount of power it takes to train GPT-3.

But it’s difficult to say how a figure like this applies to current state-of-the-art systems. The energy consumption could be bigger, because AI models have been steadily trending upward in size for years and bigger models require more energy. On the other hand, companies might be using some of the proven methods to make these systems more energy efficient — which would dampen the upward trend of energy costs.
...

Tu crois vraiment qu'un datacenter AI ne consomme que quand il est consulté ? Hors l'entrainement, il y a la récolte des données pour rester actualisé, le stockage, les sauvegardes...

De plus, les modèles de données utilisent des modèles de données de plus en plus large, avec une consommation pour l'entrainement de plus en plus grande. Et l'entrainement sur les images et les vidéos est ce qui consomme le plus.

Après, il faut rentabiliser cet entrainement, et c'est là que le bât blesse. C'est un gros investissement initial, et c'est pour cela que ds acteurs comme Microsoft cherche à augmenter et imposer les abonnements de Microsoft 365. Mais tout le monde ne suivra pas...

Pour entrainer les AIs par exemple ? Cet entrainement est extrêmement consommateur en énergie.
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Ce n'est pas la question. La seule question est celle de l'adéquation des moyens aux besoins. Le gain escompté, notamment global, dans la création de richesse, vaut-il le coût de la mise en oeuvre ? Apparemment la réponse est oui, sinon personne n'y investirait. Ne juger que sur la consommation, c'est fausser le débat dès le départ.

Contrairement au message écologiste qui voudrait nous faire croire à un problème énergétique mondial, pour servir une cause idéologique de retour à la vie des siècles passés suggérée charmante, nous avons en perspective une époque radieuse sur le plan énergétique. La fusion va prendre le relais dans quelques décennies, prolonger les centrales nucléaires actuelles ou en construire quelques unes va permettre de tenir jusqu'à cette date. Ensuite ce sera l'énergie à profusion. Même pour ceux qui croiraient à la fable de l'apocalypse par le CO2, ce sont tous les voyants qui sont... au vert !

Mais cela, nos militants n'en veulent pas. Ce n'est pas l'idée d'une énergie propre qu'ils défendent, mais la décroissance énergétique. Ils savent bien que si l'énergie était bon marché, de nouvelles technologies impossibles aujourd'hui à cause de son coût, verraient le jour, et que ce serait un formidable bon en avant de l'économie des sociétés libérales qu'ils exècrent. Donc tout est prétexte chez eux pour crier à la catastrophe à la moindre entreprise humaine, évidemment l'IA est dans le collimateur et sa consommation va être un bon alibi pour chercher à la tuer dans l'oeuf.
Et ils le font sans vergogne au nom de générations futures qui ne leur ont rien demandé. Ils n'ont aucune légitimité pour parler à leur place, d'autant moins que ceux qui n'ont pas leurs idées veulent aussi le bien des générations futures, mais les premiers prétendent en avoir le monopole, et détenir le monopole de la solution, la régression.
C'est ça la manipulation et le totalitarisme, et il a commencé à faire des dégâts dans les esprits les plus crédules, sans formation à la pensée rationnelle, à la réflexion philosophique ou scientifique, ou aux pièges de la rhétorique. On le voit même ici dans la façon dont certains faussent les débats, sciemment peut-être, mais bien plus probablement inconsciemment, imprégnés de cette idéologie pernicieuse qui devient une seconde nature, renvoyant sans cesse en réflexe pavlovien les mêmes clichés jamais vérifiés, et prenant des postures morales complètement décorrélées des faits.

Ce n'est pas la question. La seule question est celle de l'adéquation des moyens aux besoins. Le gain escompté, notamment global, dans la création de richesse, vaut-il le coût de la mise en oeuvre ? Apparemment la réponse est oui, sinon personne n'y investirait. Ne juger que sur la consommation, c'est fausser le débat dès le départ.

C'est juste la dernière bulle en place, comme le métavers juste avant. Je vais citer Ed Zitron tel quel :

Je crains fort que toute cette industrie ne soit bâtie sur du sable. Les grands modèles de langage à l'échelle de ChatGPT, Claude, Gemini et Llama ne sont pas viables et ne semblent pas pouvoir être rentabilisés en raison de la forte intensité de calcul de l'IA générative. Leur formation nécessite des centaines de millions - voire des milliards - de dollars, et requiert une telle quantité de données de formation que ces entreprises ont volé des millions d'artistes et d'écrivains en espérant s'en tirer à bon compte.

Et même si l'on met ces problèmes de côté, l'IA générative et ses architectures associées ne semblent pas faire quelque chose de révolutionnaire, et absolument rien dans le cycle d'engouement pour l'IA générative n'a vraiment été à la hauteur de l'expression « intelligence artificielle ». Au mieux, l'IA générative semble capable de générer parfois des choses correctement, de résumer des documents ou d'effectuer des recherches à un niveau indéterminé de « rapidité ». Le Copilot de Microsoft pour Microsoft 365 prétend avoir des « milliers de compétences » qui vous donnent des « possibilités infinies pour l'entreprise », mais les exemples qu'il donne concernent la génération ou le résumé d'e-mails, le « démarrage d'une présentation à l'aide d'une invite » et l'interrogation de feuilles de calcul Excel - utiles, peut-être, mais guère révolutionnaires.

Nous n'en sommes pas « aux premiers jours ».  Depuis novembre 2022, les grandes entreprises technologiques ont dépensé plus de 150 milliards de dollars en dépenses d'investissement combinées dans leurs propres infrastructures et dans les startups d'IA naissantes, ainsi que dans leurs propres modèles. OpenAI a levé 13 milliards de dollars et peut effectivement embaucher qui elle veut, tout comme Anthropic.

Le résultat d'un plan Marshall à l'échelle de l'industrie pour faire décoller l'IA générative s'est traduit par quatre ou cinq grands modèles de langage quasi identiques, la startup la moins rentable au monde, ainsi que des milliers d'intégrations surévaluées et décevantes.

L'IA générative est vendue sur de multiples mensonges :

    Il s'agit d'une intelligence artificielle.
    Qu'elle « va s'améliorer ».
    Qu'elle deviendra de l'intelligence artificielle.
    Qu'elle est inévitable.

Si l'on met de côté des termes tels que « performance » - car ils sont largement utilisés comme moyen de générer des choses « avec précision » ou « plus rapidement » plutôt que d'être bon dans un domaine - les grands modèles de langage ont effectivement atteint un plateau. « Plus puissant » ne semble jamais signifier « fait plus », et « plus puissant » signifie souvent « plus cher », ce qui signifie que vous venez de fabriquer quelque chose qui ne fait pas plus, mais qui coûte plus cher à faire fonctionner.

Si les forces combinées de tous les investisseurs en capital-risque et de tous les grands hyperscalers technologiques n'ont pas encore trouvé un cas d'utilisation significatif pour lequel un grand nombre de personnes paieront, c'est qu'il n'y en a pas à venir. Les grands modèles de langage - et oui, c'est là que vont tous ces milliards de dollars - ne vont pas faire apparaître de nouvelles capacités comme par magie parce que les grandes entreprises technologiques et OpenAI ont investi 150 milliards de dollars supplémentaires dans ces modèles.

Ce que nous avons ici, c'est une illusion partagée - une technologie sans issue qui fonctionne sur le vol de droits d'auteur, une technologie qui nécessite un apport continu de capitaux pour continuer à fonctionner alors qu'elle fournit des services qui sont, au mieux, inessentiels, qui nous sont vendus sous la forme d'une sorte d'automatisation qu'elle ne fournit pas, qui coûte des milliards et des milliards de dollars et qui continuera à le faire à perpétuité. L'IA générative ne fonctionne pas avec de l'argent (ou des crédits cloud), mais plutôt avec la foi. Le problème est que la foi - comme le capital des investisseurs - est une ressource limitée.

Ce qui me préoccupe, c'est que je pense que nous sommes au milieu d'une crise des subprimes de l'IA, où des milliers d'entreprises ont intégré l'IA générative à des prix qui sont loin d'être stables, et encore plus loin d'être rentables.

Presque toutes les startups « propulsées par l'IA » qui utilisent les caractéristiques des LLM sont basées sur GPT ou Claude. Ces modèles sont construits par deux entreprises qui ne sont pas du tout rentables (Anthropic est en passe de perdre 2,7 milliards de dollars cette année) et dont la tarification est conçue pour obtenir plus de clients plutôt que de faire des bénéfices. OpenAI, comme nous l'avons mentionné, est subventionnée par Microsoft - à la fois par les « crédits cloud » qu'elle a reçus et par la tarification préférentielle que Microsoft offre - et sa tarification dépend entièrement du soutien continu de Microsoft, à la fois en tant qu'investisseur et fournisseur de services, un problème auquel Anthropic est confrontée avec ses accords avec Amazon et Google.

Compte tenu de leur manque de rentabilité, j'émets l'hypothèse que si OpenAI ou Anthropic pratiquaient des prix plus proches de leurs coûts réels, le prix des appels à l'API augmenterait de dix à cent fois, bien qu'il soit impossible de dire de combien en l'absence de chiffres réels. Cependant, considérons que les chiffres rapportés par The Information estiment que les coûts de serveur d'OpenAI avec Microsoft s'élèveront à 4 milliards de dollars en 2024 - ce qui, j'ajoute, est plus de deux fois et demie moins cher que ce que Microsoft facture aux autres - et considérons ensuite qu'OpenAI perd encore plus de cinq milliards de dollars par an. [Note : rajoutons que le récent abonnement à 200 dollars par mois n'est toujours pas rentable pour OpenAI]

Il est plus que probable qu'OpenAI ne facture qu'un petit pourcentage de ce qu'il en coûte probablement pour faire fonctionner ses modèles, et ne peut continuer à le faire que si elle est capable de lever continuellement plus de fonds à risque qu'elle ne l'a jamais fait et de continuer à recevoir des prix préférentiels de Microsoft, une société qui a récemment mentionné qu'elle considérait OpenAI comme un concurrent. Bien que je ne puisse l'affirmer avec certitude, je pense qu'il est raisonnable de croire qu'Anthropic bénéficie de tarifs préférentiels similaires de la part d'Amazon Web Services et de Google Cloud.

S'il est possible que Microsoft, Amazon et Google prolongent indéfiniment leurs tarifs préférentiels, la question est de savoir si ces transactions sont rentables pour eux. Comme nous l'avons vu à la suite des derniers résultats trimestriels de Microsoft, les investisseurs s'inquiètent de plus en plus des dépenses d'investissement nécessaires pour construire l'infrastructure de l'IA générative, et nombreux sont ceux qui expriment leur scepticisme quant à la rentabilité potentielle de la technologie. 

Ce que nous ne savons pas vraiment, c'est à quel point l'IA générative n'est pas rentable pour les entreprises à grande échelle, car elles intègrent ces coûts dans d'autres parties de leurs bénéfices. Bien que nous n'en soyons pas certains, j'imagine que si cette technologie était rentable, ils parleraient des revenus qu'ils en tirent.

Ce n'est pas le cas.

Ce qu'il faut retenir ici, c'est qu'à part l'IA, les grandes entreprises technologiques sont à court d'idées. Il n'y a plus de marchés en hypercroissance, et lorsque des entreprises comme Microsoft et Amazon commencent à montrer des signes de déclin de leur croissance, leur désespoir de montrer aux marchés qu'elles sont encore capables de le faire s'accroît lui aussi. Google, une entreprise presque entièrement soutenue par de multiples monopoles à risque dans le domaine de la recherche et de la publicité, a également besoin de quelque chose de nouveau et de sexy à brandir devant tout le monde - sauf que rien de tout cela ne fonctionne parce que les produits ne sont pas assez utiles et qu'il semble que la plupart de ses revenus proviennent d'entreprises qui « essaient » l'IA pour ensuite se rendre compte que cela n'en vaut pas vraiment la peine.

Ces personnes [qui sont à la tête des GAAFM] ne sont pas vraiment confrontées à des problèmes humains et ont créé des cultures d'entreprise dédiées à la résolution des problèmes imaginaires que l'IA peut « résoudre ». L'IA générative doit sembler magique lorsque toute votre vie se résume à une réunion ou à la lecture de courriels. Sundar Pichai aurait pu mettre fin à tout le boom de l'IA générative en un instant s'il avait simplement regardé l'investissement de Microsoft dans OpenAI et ri - mais non, il a dû suivre, parce qu'aucun de ces hommes n'a d'idées réelles, et ces entreprises ne sont pas dirigées par des personnes qui connaissent les problèmes, et encore moins par des personnes qui pourraient réellement savoir comment les résoudre.

Ils sont également désespérés, et les choses ne se sont jamais passées ainsi pour eux auparavant, sauf lorsque Meta a brûlé des milliards dans le métavers. Pourtant, cette situation est bien plus grave et affreuse parce qu'ils ont investi tant d'argent et soudé si profondément l'IA à leurs entreprises que la supprimer serait à la fois embarrassant et dommageable pour leurs actions, et constituerait un aveu tacite que tout cela n'était qu'un gaspillage.

L'IA générative est si excitante (du moins, pour un type spécifique de personne) parce que Big Tech la considère comme le prochain grand monétiseur - un moyen de créer un péage sur chaque produit, de la technologie grand public à l'entreprise, parce que la majorité du calcul génératif passe par OpenAI ou Anthropic, qui à son tour revient à Microsoft, Amazon ou Google, créant des revenus de calcul dans le nuage pour leur permettre de continuer à exprimer leur croissance. La plus grande innovation ici n'est pas ce que l'IA générative fait, ou peut faire, mais plutôt la création d'un écosystème qui est désespérément dépendant d'une poignée d'hyperscalers, et qui n'a aucune chance de se défaire de cette dépendance.

Que se passe-t-il lorsque toute l'industrie technologique repose sur le succès d'un type de logiciel qui ne fait que perdre de l'argent et ne crée pas beaucoup de valeur au départ ? Et que se passera-t-il lorsque la pression sera trop forte, qu'il sera impossible de se réconcilier avec ces produits d'IA et que ces entreprises n'auront plus rien d'autre à vendre ? En vérité, je n'en sais rien. Mais l'industrie technologique s'achemine vers un bilan grotesque d'un manque de créativité rendu possible par une économie qui récompense la croissance plutôt que l'innovation, la monopolisation plutôt que la loyauté, et la gestion plutôt que ceux qui construisent réellement les choses.

La fusion va prendre le relais dans quelques décennies, prolonger les centrales nucléaires actuelles ou en construire quelques unes va permettre de tenir jusqu'à cette date.

J'espère bien !

Même pour ceux qui croiraient à la fable de l'apocalypse par le CO2

Mais cela, nos militants n'en veulent pas. Ce n'est pas l'idée d'une énergie propre qu'ils défendent, mais la décroissance énergétique. Ils savent bien que si l'énergie était bon marché, de nouvelles technologies impossibles aujourd'hui à cause de son coût, verraient le jour, et que ce serait un formidable bon en avant de l'économie des sociétés libérales qu'ils exècrent.

Et encore un homme de paille. Tu vas pouvoir en faire tout un champ, à ce rhythme.

Je ne peux évidemment parler que pour moi, mais je considère que l'énergie décarbonnée bon marché, c'est une excellente chose, parce qu'on peut considérer, après tout, que l'économie, ça n'est que de l'énergie transformée.

Mais c'est dommage de mettre des gigawatts dans des usines à déchets numériques automatisées, des LLM qui consomment 1000 fois plus d'énergie pour souvent halluciner.

On le voit même ici dans la façon dont certains faussent les débats, sciemment peut-être, mais bien plus probablement inconsciemment, imprégnés de cette idéologie pernicieuse qui devient une seconde nature, renvoyant sans cesse en réflexe pavlovien les mêmes clichés jamais vérifiés, et prenant des postures morales complètement décorrélées des faits.

Encore une fois, si tu veux considérer tout le consensus scientifique sur le changement climatique comme étant une « idéologie pernicieuse », un « réflexe pavlovien », des « clichés jamais vérifiés » et « une posture morale décorrélée des faits », tu es libre de le faire, mais ça n'est pas un argument. C'est le seul disque sur lequel tu es en train de tourner et ça en devient maladif.